Rescale，一个帮助企业在云端运行复杂模拟和计算的数字工程平台，今天宣布已完成1.15亿美元的D轮融资，用于加速开发能显著提升产品设计和测试速度的AI驱动工程工具。
此轮融资使Rescale的总融资额超过2.6亿美元，投资方包括Applied Ventures、Atika Capital、富士康、Hanwha Asset Management Deeptech Venture Fund、日立创投、NEC Orchestrating Future Fund、英伟达、Prosperity7、SineWave Ventures、TransLink Capital、密歇根大学和Y Combinator。
这家总部位于旧金山的公司吸引了一批令人印象深刻的早期支持者，包括Sam Altman、Jeff Bezos、Paul Graham和Peter Thiel。此轮融资旨在推动Rescale的愿景，即通过结合高性能计算、智能数据管理和该公司称为"AI物理学"的新领域，彻底改变跨行业产品设计方式。
"Rescale成立的使命是赋能工程师和科学家，通过更高效地运行计算和模拟来加速创新，"Rescale创始人兼CEO Joris Poort在接受VentureBeat采访时表示。"这正是我们今天专注的方向。"
从波音的碳纤维挑战到估值2.6亿美元的初创公司
公司的起源可以追溯到Poort在20多年前参与波音787梦想飞机项目的经历。他和联合创始人Adam McKenzie当时的任务是使用复杂的基于物理的模拟设计飞机机翼。
"我和联合创始人Adam在波音工作时，为787梦想飞机运行大规模物理模拟，"Poort告诉VentureBeat。"这是第一架完全采用碳纤维制造的商用飞机，这带来了重大的工程挑战。之前的大多数飞机都是用铝制造的，但碳纤维有许多不同的层次和变量需要优化。"
他们面临的挑战是缺乏足够的计算资源来运行优化创新碳纤维设计所需的数百万次计算。"我们无法获得足够的计算资源。这是20年前的事了，那时云计算还不存在，"他回忆道。"我们不得不自己动手，从不同组织拼凑资源，只为了在周末运行这些大规模模拟。"
这一经历直接促成了Rescale的创立使命：构建他们在波音工作期间希望拥有的平台。
"Rescale的创立是为了构建我们希望拥有的平台，因为开发所有这些功能花费了我们多年时间，"Poort解释道。"我们只是想设计出最好的飞机的工程师，但我们不得不成为应用数学家和计算机科学家，做所有这些基础设施工作，只为了解决工程问题。"
AI模型如何将数天的计算缩短至几秒钟
Rescale雄心的核心是"AI物理学"概念——利用在模拟数据上训练的人工智能模型来显著加速计算工程。传统物理模拟可能需要数天才能完成，而在这些模拟上训练的AI模型可以在几秒钟内提供近似结果。
"通过AI物理学，你可以在模拟数据集上训练AI模型，使你能够以超过1000倍的速度运行这些模拟，"Poort说。"AI模型提供概率性答案——本质上是估计值——而传统物理计算是确定性的，给你精确结果。"
他举了Rescale客户的一个具体例子："通用汽车赛车运动部门，他们正在设计一级方程式赛车的外部空气动力学。他们可能运行数千次这类流体动力学、空气动力学计算。通常，这些计算可能在约1000个计算核心上需要大约三天时间。现在，使用AI模型，他们能够在不到一秒钟内完成。"
这种千倍的加速使工程师能够更快地探索设计空间，测试比以前可行的更多迭代和可能性。
"AI物理学真正独特的优势是你可以验证答案。这只是数学，"Poort强调。"这与大语言模型不同，在大语言模型中，你可能会遇到难以验证的幻觉。许多问题没有明确的答案，但在物理学中，你有具体的、可验证的解决方案。"
云端工程工具市场的扩张
此轮融资正值企业增加对加速产品开发技术的投资。根据Rescale分享的数据，高性能计算市场已增长至约500亿美元，模拟软件达到200亿美元，产品生命周期数据管理约300亿美元。
Rescale的差异化优势在于其"计算推荐引擎"，该引擎可以实时优化不同云架构上的工作负载。
"我们独特的差异化技术是计算推荐引擎。这使我们能够在所有公共云提供的不同架构上实时优化工作负载，"Poort说。"我们支持1,150种不同的应用程序，包含多个版本、操作系统和硬件架构。当这些结合在一起时，会创造超过5000万种不同的可能配置。"
该公司的企业客户，包括Arm、通用汽车、三星、SLB (前身为斯伦贝谢) 和美国国防部，每年共花费超过10亿美元来支持他们的虚拟产品开发和科学发现环境。
超越模拟：现代工程的数据管理和AI集成
Rescale正在三个关键领域加速其路线图。首先，扩展其超过1,250个应用程序的库和500多个云数据中心的网络。其次，为所有计算工作流建立统一的数据管理和数字线程功能。第三，通过AI实现更快的工程设计。
"我们还有一个名为Rescale Data的产品，专注于创建智能数据层，"Poort解释道。"这有时被称为数字线程。在整个产品生命周期中——无论你是开发飞机、汽车，还是在生命科学领域开发医疗设备或药物——你都需要跟踪所有数据。如果出现问题，你可以回溯查看数据创建的时间、输入文件和相关信息。"
本轮投资方之一的应用材料公司一直与Rescale合作，以增强其模拟能力。这种合作不仅仅是加速现有流程，还暗示了工程知识如何被捕获和应用的更深层次转变。
Rescale方法最引人入胜的方面是如何处理传统物理模拟和AI近似之间的过渡。与验证准确性可能是主观的语言模型不同，工程模拟有明确的可检查的数学答案。这种验证为将AI引入精度和可靠性至关重要的领域创造了更安全的路径。
虽然Poort承认"基础物理模型"的概念——一个在大量物理模拟数据上训练的可能发现新物理学的AI系统——仍然是理想化的，但该公司专注于通过狭窄的、特定领域的AI模型来提供当前的实际价值。
"对于量子计算，它仍处于商业化阶段，"Poort说，将他的方法与该技术区分开来。"在Rescale，我们的AI物理学方法从根本上以客户为中心。我们专注于解决AI最新进展今天可以解决的具体问题，为客户提供即时、可衡量的投资回报。"
硅谷名人看好工程模拟的原因
Rescale从其高知名度的早期投资者那里获益良多。Paul Graham，公司的第一位投资人，继续就公司文化提供建议。Sam Altman提供关于AI和基础设施的见解。Jeff Bezos从其Blue Origin太空企业带来视角，而Peter Thiel则提供关于扩展企业业务和与政府客户合作的建议。
"Paul Graham是公司的第一位投资者——第一个真正相信我们所做事情的人。如果你关注他的文章，就会知道他一直是一位很好的导师，我现在仍定期与他交流，"Poort告诉VentureBeat。"Sam Altman从早期就一直支持我们。他在AI方面非常聪明，是了解基础设施、AI甚至能源领域最新发展的宝贵资源——所有这些技术的发展方向。"
Poort还详细说明了Bezos的参与："Jeff Bezos因为他的太空公司Blue Origin带来了一个有趣的视角，"Poort解释道。"我们最初与太空公司合作，作为我们的客户，解决航空航天公司如何利用云计算技术的问题。"
他补充道："Jensen有独特的能力理解技术元素和技术的未来方向。拥有具有长远眼光的合作伙伴非常关键。所有这些人都是非常长远的思考者，我非常感激在业务中有这样持久的合作伙伴。"
工程云转型带来新可能性
随着地缘政治紧张局势影响半导体和国防等行业，Rescale正在定位自己，帮助客户应对新兴法规和不断变化的供应链。该公司已开发出与主权云——在国家边界内维持数据的特定国家云环境——合作的能力。
"主权云正在兴起，"Poort指出。"许多国家正在为特定用例开发自己的云基础设施。我们的策略是与这些提供商合作，根据客户偏好提供服务。例如，如果日本客户想在日本云上运行，我们可以满足这一需求。"
目前高性能计算市场中不到20%在云端，Rescale看到了随着更多工程工作流迁移到云环境中的巨大增长潜力。该公司的AI物理学方法可能会改变跨行业产品设计方式，潜在地减少开发时间和成本，同时提高性能。
"关键洞察是，有了足够的计算能力，我们可以实现更好的设计，"Poort回顾他在波音的经历时说。从有限计算资源的挑战开始，已经演变成对工程师未来工作方式的愿景。这笔1.15亿美元的投资表明，设计想象与技术现实之间的差距正在缩小——不是通过物理学的量子飞跃，而是通过更智能地利用现有数据和模拟。
那个开启一切的787梦想飞机机翼？"如果你曾经乘坐过787梦想飞机，"Poort说，"你会注意到它独特的弯曲机翼设计。那就是我们帮助开发的机翼，使飞机的燃油效率提高了20%。"
